package com.heima.article.service.impl;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONArray;
import com.heima.article.mapper.ApArticleMapper;
import com.heima.article.service.HotArticleService;
import com.heima.common.constants.article.ArticleConstants;
import com.heima.feigns.admin.AdminFeign;
import com.heima.model.admin.pojo.AdChannel;
import com.heima.model.article.pojo.ApArticle;
import com.heima.model.article.vo.HotArticleVo;
import com.heima.model.common.dtos.ResponseResult;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.beans.BeanUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.data.redis.core.RedisTemplate;
import org.springframework.stereotype.Service;

import java.time.LocalDateTime;
import java.time.format.DateTimeFormatter;
import java.util.Comparator;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

@Service
@Slf4j
public class HotArticleServiceImpl implements HotArticleService {

    @Autowired
    ApArticleMapper apArticleMapper;


    //定时  计算出   每个频道的热点文章
    @Override
    public void computeHotArticle() {


        //1.获取近5天的文章数据
        //1.1  计算5天前当天的时间   yyyy-MM-dd HH:mm:ss
        String dateStr = LocalDateTime.now().minusDays(5)
                .format(DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")).toString();

        //1.2 查询近5天的文章   条件是   publishTime >5天前的时间
        List<ApArticle> apArticles = apArticleMapper.loadArticles(dateStr);

        //2.计算文章的分值(封装vo集合)
        List<HotArticleVo> hotArticleVoList=getHotArticleVoList(apArticles);

        //3.按照频道  缓存文章
        cacheToRedisByTag(hotArticleVoList);//不需要返回值


    }

    @Autowired
    AdminFeign adminFeign;
    /**
     * 按照频道  将查询的文章   按照得分顺序   存储到对应  频道下    取前30条
     * @param hotArticleVoList
     */
    private void cacheToRedisByTag(List<HotArticleVo> hotArticleVoList) {
        ResponseResult responseResult = adminFeign.selectAllChannel();
        //解析全部频道列表

        //远程调用  不能直接  转化为  list  数组
        List<AdChannel> channelList = JSONArray.parseArray(JSON.toJSONString(responseResult.getData()), AdChannel.class);//指定转化的类型

        //为每个频道   缓存  对应频道  热点排行  前30的文章
        channelList.forEach(channel ->{
            //得到根据  频道  分数  查询出来的  文章集合   还没放到  redis中
            List<HotArticleVo> hotArticleByChannel = hotArticleVoList.stream()
                    .filter(articleVo ->
                            articleVo.getChannelId().equals(channel.getId()))//不需要过滤   筛选    分发到对应的频道
                    .sorted(Comparator.comparing(HotArticleVo::getScore).reversed())//默认  按照得分升序    reversed  取反
                    .limit(30)
                    .collect(Collectors.toList());

            //缓存当前频道文章
            cacheToRedis(hotArticleByChannel,ArticleConstants.HOT_ARTICLE_FIRST_PAGE+channel.getId());//要存储到redis中数据
            //向每一个频道  存储数据  30条
        });
        //为推荐频道  缓存  所有数据中  热度排行  前30的文章
        List<HotArticleVo> hotArticleByAll = hotArticleVoList.stream().sorted(Comparator.comparing(HotArticleVo::getScore).reversed()).limit(30).collect(Collectors.toList());

        cacheToRedis(hotArticleByAll,ArticleConstants.HOT_ARTICLE_FIRST_PAGE+ArticleConstants.DEFAULT_TAG);

    }

    @Autowired
    RedisTemplate<String,String> redisTemplate;  //key  value  都是string类型    KEY  VALUE  的序列化   都是  String

    //缓存到redis中的方法
    private void cacheToRedis(List<HotArticleVo> hotArticleByChannel, String cacheKey) {

        redisTemplate.opsForValue().set(cacheKey,JSON.toJSONString(hotArticleByChannel));//操作value    转化为json字符串    集合转化为字符串
        //小map    key   value

    }

    //计算文章的分值   并返回vo
    private List<HotArticleVo> getHotArticleVoList(List<ApArticle> apArticles) {
        List<HotArticleVo> hotArticleVoList = apArticles.stream().map(apArticle -> {
            //封装HotArticleVo对象
            HotArticleVo hotArticleVo = new HotArticleVo();
            BeanUtils.copyProperties(apArticle, hotArticleVo);
            //计算分数
            Integer score = computeScore(apArticle);
            hotArticleVo.setScore(score);
            return hotArticleVo;
        }).collect(Collectors.toList());


        return hotArticleVoList;
    }

    //计算文章得分
    private Integer computeScore(ApArticle apArticle) {
        //按照设计权重进行计算
        Integer score =0;

        //阅读得分
        Integer views = apArticle.getViews();
        if (views!=null){

            score+=views* ArticleConstants.HOT_ARTICLE_VIEW_WEIGHT;

        }
        // 点赞数量
        Integer likes = apArticle.getLikes();
        if(likes!=null){
            score += likes * ArticleConstants.HOT_ARTICLE_LIKE_WEIGHT;
        }
        // 评论数量
        Integer comment = apArticle.getComment();
        if(comment!=null){
            score += comment * ArticleConstants.HOT_ARTICLE_COMMENT_WEIGHT;
        }
        // 收藏数量
        Integer collection = apArticle.getCollection();
        if(collection!=null){
            score += collection * ArticleConstants.HOT_ARTICLE_COLLECTION_WEIGHT;
        }

        return score;
    }
}
